SuperAPI AI 工具集

optimizespec-apply

智能体与模型

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更新于 10-16 05:52

技能介绍

用途:OptimizeSpec Apply 用于把一份已完成的 OptimizeSpec 改进方案实现到智能体仓库中,属于方案落地/实施阶段技能,不是运行完整优化循环。

前置条件:需要 optimizespec/changes/<change-name>/ 下存在 proposal.md、design.md、至少一个 specs/*.md 与 tasks.md;缺失时应停止并报告阻塞项。

主要能力:先阅读全部方案产物并总结计划变更;检查目标项目的语言与依赖文件、运行时指示、命令行约定与测试约定;按 proposal 的 Optimization System Location 章节,只在记录的可执行代码目录中写实现代码,并核实该目录能否通过仓库的包配置、仓库根命令、可编辑安装、工作区命令或文档化的 PYTHONPATH/模块路径导入或调用真实智能体模块。随后按 tasks.md 顺序实现,只有完成实现并通过本地验证才勾选任务;使用与产物运行时匹配的内置运行时参考;实现后默认运行 verify 工作流,除非用户明确不要运行实时或昂贵命令;apply 期间不运行完整 optimize 循环,验证通过后可询问是否运行完整循环。

契约要求:应用后的系统需提供 direct eval、optimize、compare、show candidate 等操作;rollout 执行器对实时评测用例须运行真实智能体运行时,并为每个候选/评测用例对产出 score 与 ASI;需持久化证据账本(运行清单、候选登记、rollout 记录、逐用例分数、judge 记录、ASI、比较记录、优化器谱系、排行榜、最优候选及可选晋升证据)。相关契约文件包括 live-eval-runner-contract.md、eval-system-evidence.md、runner-contract.md、grader-contract.md、asi-contract.md、candidate-surface.md、optimizer-contract.md、verification-contract.md、repo-patterns.md。

适用场景:面向 Claude Managed Agents 等目标运行时,在已有智能体仓库中落地实时评测与优化系统。

限制:测试真实性要求只编写通过目标仓库生产等价运行时路径执行真实行为的测试,禁止伪造测试、仅 mock 测试、静态提示快照或占位断言;若缺少凭证、权限、环境配置、托管运行时访问、MCP 服务器、工具、技能或生产集成,应停止并向用户索取,无法提供则记录阻塞,不得把未真实集成的测试标记为完成。运行时设置失败须与候选质量反馈分离。资料未提供具体价格、收费或平台支持范围。